Начало работы
На GitHub представлен public-api-examples-notebook.ipynb
с помощью которого
возможно оптимизировать процесс разработки, избавившись от рутинных манипуляций с данными/моделями через интерфейс платформы ML Space.
В public-api-examples-notebook.ipynb
рассмотрен вариант автоматизации запросов к ML Space с помощью REST API:
Аутентифицироваться.
Начать работать с данными:
Выгрузка содержимого бакета.
Копирование данных из S3 на NFS.
Копирование данных из NFS на S3.
Получить список базовых Docker-образов
Выполнить действия с задачами на кластере:
Получение списка задач.
Запуск задачи.
Выгрузка логов задачи.
Inference-методы:
Получение списка сервисов.
Получение информации по сервису.
Создание образа для инференс-сервиса.
Просмотр статуса сборки образа для инференс-сервиса.
Просмотр логов сборки образа для инференс-сервиса.
Создание деплоя на основе собранного образа.
Отправление запроса к созданному сервису.